另一方面我们做量化擅长做数据测算 。以连续5年做一个移动窗口， 我们测算了一下，有多少基金能够连续五年跑赢885001？如果有好多基金经理都能达到这个水平，买他的基金就行了 。我们发现能连续五年跑在885001之上的基金经理并不多，而且还是每五年轮换的 。为什么看5年？因为5年是一个价值成长的窗口周期 。看一年两年可能不准，看五年至少有两轮不同的风格切换 。所以想得到一个跑赢885001的比较难 。
而且我们量化擅长做模型，想通过数学的手段，以手头能得到的工具为抓手，建个模型看能不能把885001拆出来，把它的成分股、行业配置描述清楚，要是能把这个描述清楚，我们就得到了一个可投的基金 。
权益型基金一年有两个全持仓答案，一个是半年报，一个是年报 。另外，有四个模糊答案，就是每个季报之后15个交易日公告的前十大 。以前有一种简单粗暴的办法，就是买前十大 。后来拿历史上15年的数据来回测，就会发现总是在追高，跟不上收益节奏 。后来我们就用了一些数学办法来解读这个事情 。除了刚才两个正确答案，四个模糊答案以外，还有一个工具就是每天净值的涨跌幅，净值的涨跌幅其实由他配置的主要行业影响，比如说今天医药大涨，它配置的医药高，天然弹性就会更高一点，这是很直观的 。由于知道可能最近的它的连续净值，就可以回归在行业的涨跌幅上，大概率估计出来它配置在哪些行业上，就有了一个估计数 。这个估计数用前面的两个正确答案和四个模糊答案去校准 。一年当中有六个校准点，然后实时用净值回归的结果，就可以估计出来一个基金大概往哪个方向在加仓，哪个方向在减仓 。
不过，这对于单只基金会产生一个问题 。找一个明星基金经理，按这个方式测算，他的持仓变化肯定不准，因为个股和行业内部之间还有阿尔法 。但是当一两千个基金综合来看，可以一定程度上消减刚才估计误差，所以最终我们就用它每天净值的涨跌幅和行业涨跌幅之间的关系，以及他一年校准的两个全持仓的正确答案和四个前十大的模糊答案，估计出885001全持仓的持股行业配置 。
北落的师门:
那有两个小问题，第一个就是用净值去校准，有一些行业会不会相关性很高，到时怎么猜大家到底配的什么？第二个就是行业特别多，你们做回归分析的时候，大概会看多少个行业的指数？
曲径:
你说的这个问题就是为什么有些人用我们刚才口述的这个办法去做，发现回归出来的猜不对 。因为写模型讲的是框架，所有的效果都在细节里 。同涨同跌的问题，在数学里有个词叫共线性，比如最典型的就是医药和白酒，可能经常同涨同跌 。我们要增加一些强假设，首先把自变量的共线性去掉，使得你的系数更稳定，估计得更对 。
第二个问题，比如说现在申万一级30多个行业了，只用最近15天的净值去估计30个行业肯定估计不出来 。这在数学里面有另一个名字，叫做自由度 。自由度太多，我们也要用量化的办法，去压缩自由度 。
雷达扫描式投资决策更理性
北落的师门:
你们量化投资的方法和策略和其他基金公司有什么不同？有人做基本面量化，有人做多因子，有人还可能会用其他的技巧，像私募用的方法更多 。我不知道你们是属于什么风格，可不可以给我们介绍一下 。
曲径:
我在加入中欧基金之前的十年，主要是做多因子 。多因子到底是怎么发源的？它在美国特别有意思，比如说PB-ROE双因子 。美国90年代，有些聪明人极大地抽象了优秀的老基金经理脑子里想的事情，用一些抽象的算数把它表述出来，找到PB-ROE的好公司 。当时在表述出来的时候，其实有美国经济环境和科技环境的背景，因为90年代结构化数据第一次大幅应用到了这个投资当中 。在之前比如说富达的基金经理，他是从美国证监会把报表打印出来，然后去分析里面的结构，让他的研究员帮他去算公司ROE、ROIC各种各样的情况，再去决策这个公司要不要去投 。
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